无论我们愿意或者知晓，云服务已经无所不在，打车、订票、玩游戏、逛淘宝等等便利都离不开它。云服务依托于强劲的服务器集群，强劲的市场需求使其对服务器性能要求的不断提高。服务器早以从SMP（对称多处理器）体系进化到了NUMA（Non-UniformMemoryAccessArchitecture）体系。本文从NUMA的历史、原理和与UEFI固件的关系来深入了解它。

NUMA的历史

Intel的联合创始人摩尔在1965年就发现了摩尔定律，即集成电路每英寸晶体管数目每过18个月增加一倍。从那以后芯片产业仿佛被施加了魔咒，从此在增加晶体管数目的不归路上一路狂奔至今，于此同时主频也不断提高，整体效能在2004年之前年增长率达到52%。

在1999年计算机主频超过1G大关后，芯片厂商们继续向着更高的目标前进，10GHz似乎并不遥远。励志故事在2004年戛然而止，Intel和AMD在主频战争中先后碰上了散热问题。超长的流水线、巨大的散热片和高达百瓦的功耗为频率战划下了句号，芯片厂商决定另辟蹊径：从攀高峰变成摊大饼。摩尔定律继续发挥作用，越来越多的内核被加入到了CPU中，从此年增长率降为了22%，而Intel也从此不再提起频率，而改为每瓦性能了。这个改变极大的影响了软件的性能优化的考量，从此单核性能优先渐渐让位于多核性能协调。而落后的FSB（前端总线）架构极大的影响了系统性能的发挥，多核常常争抢总线资源用以访问在北桥上的内存，造成很大的延迟。在服务器芯片领域，由于多个CPU共享FSB，情况尤为严重。

需求带来了变革，AMD和Intel先后将内存控制器移入CPU内部，CPU之间用芯片互联总线连接，分别起名HyperTransport和QPI。我们的主题NUMA也在这里粉墨登场了。

根据CPU访问内存中地址所需时间和距离，我们可以将CPU和内存结构分为SMP（SymmetricMulti-Processor，也称之为一致内存访问UMA）、NUMA（Non-UniformMemoryAccessArchitecture，非一致性内存访问）和MPP(MassiveParallelProcessing，不在本文范围内)。

右边的UMA方式即是传统的通过FSP访问北桥的内存方式，各个CPU和所有的内存的访问延迟是一致的。而左边的NUMA图中，CPU0访问memory1/2的延迟小于访问memory3/4，毕竟QPI和CPU1的二传手角色是要消耗时间的。我们这里可以将CPU0和memory1/2作为一个节点（Node），而CPU1和memory3/4构成Node2。一个更复杂点的4个node的4路服务器如下图：

NUMA将CPU和相近的内存配对组成节点(node)，在每个NUMA节点里，CPU都有本地内存，访问距离短（也叫亲缘性好），性能也相对好。固件将收集到的Node信息报告给操作系统，由其在分配任务和内存时就近分配，选择亲缘性好的匹配，从而提高性能。微软从WindowsNT开始就已经支持NUMA，不过是为了IBM服务器，随着X86服务器越来越主流，Window2008server已经加入了对NUMA的支持。Linux在服务器平台上的表现也越来越成熟，Linux内核对NUMA架构的支持越来越完善，特别是从2.5开始，Linux在调度器、存储管理、用户级API等方面进行了大量的NUMA优化工作，目前这部分工作还在不断地改进。对虚拟机来说NUMA也十分重要，从WindowsServer2012开始，Hyper-V虚机可以映射虚拟的NUMA拓扑，在虚机配置了较多内存的时候，使用NUMA拓扑映射能保证分配给虚机的CPU只访问本地的内存，从而达到提升性能。Hyper-V为虚机提供虚拟NUMA节点，虚拟NUMA的拓扑结构及原理与物理机的NUMA拓扑及结构一致，虚拟CPU和虚机内存组合成虚拟NUMA节点，每个虚机的虚拟NUMA节点都映射到相关的物理CPU上。

UEFI与NUMA

固件在NUMA的生态链中扮演了至关重要的地位，只有固件才能知道具体平台上CPU和内存的亲缘关系...

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